package advance.day02;

import sun.security.provider.Sun;

import static base.day02.NetherlandsFlag.partition;

/**
 * 描述：
 *      BFPRT算法：在一个无序数组中找到第k小的数，O(n)的时间复杂度搞定
 *      流程：
 *          1.找到原始数组的中位数
 *              1）先将原始数组分组，每组5个元素盘，并将每个组进行排序，约有N / 5个组
 *              2）拿出每个组的中位数，组成一个数组，然后求这个数组的中位数
 *          2.拿到中位数后，在原始数组中进行partition，如果命中了就返回，没有的话根据情况选择一侧递归进行此过程
 * @author hl
 * @version 1.0
 * @date 2020/11/5 15:07
 */
public class BFPRT {
    public static int[] getMinKNumByBFPRT(int[] arr, int k){
        if (k < 1 || k > arr.length) {
            return arr;
        }
        int minKth = getMinKthByBFPRT(arr, k);//获取第k小的数的值
        int[] res = new int[k];
        int index = 0;
        //获取数组中小于等于minKth的k个数
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i] < minKth) {
                res[index++] = arr[i];
            }
        }
        for (; index < res.length; index++) {
            res[index] = minKth;
        }
        return res;
    }

    private static int getMinKthByBFPRT(int[] arr, int k) {
        int[] copyArray = copyArray(arr);//为了不影响原始数组的序列
        return select(copyArray, 0, copyArray.length - 1, k - 1);
    }
    public static int[] copyArray(int[] arr) {
        int[] res = new int[arr.length];
        for (int i = 0; i != res.length; i++) {
            res[i] = arr[i];
        }
        return res;
    }
    //在begin~end上找出中位数
    private static int select(int[] arr, int begin, int end, int i) {
        if (begin == end) {
            return arr[begin];
        }
        int pivot = medianOfMedians(arr, begin, end);
        int[] pivotRange =partition(arr, 0, begin, pivot);
        if (i >= pivotRange[0] && i <= pivotRange[1]) {
            return arr[i];
        }else if (i < pivotRange[0]) {
            return select(arr, begin, pivotRange[0] - 1,i);
        }else{
            return select(arr, pivotRange[1] + 1, end,i);
        }
    }
    //将数据进行分组，并且返回每个分组中位数构成的数组的中位数
    private static int medianOfMedians(int[] arr, int begin, int end) {
        int num = end - begin + 1;
        int offset = num % 5 == 0 ? 0 : 1;
        int[] midArr = new int[num / 5 + offset];
        for (int i = 0; i < midArr.length; i++) {
            int beginI = begin + i * 5;
            int endI = beginI + 4;
            midArr[i] = getMedian(arr, beginI, Math.min(end,endI));//考虑边界
        }
        return select(midArr, 0, midArr.length - 1, midArr.length / 2);
    }
    //指定范围内的中位数
    private static int getMedian(int[] arr, int begin, int end) {
        insertSort(arr, begin, end);
        int sum = begin + end;
        int mid = sum / 2 + sum % 2;
        return arr[mid];
    }

    private static void insertSort(int[] arr, int begin, int end) {
        for (int i = begin + 1; i <= end; i++) {
            for (int j = i - 1; j >= begin && arr[j] > arr[j + 1]; j--) {
                swap(arr, j, j + 1);
            }
        }
    }

    private static int[] partition(int[] arr, int l, int r, int target) {
        int less = -1;
        int more = r + 1;
        int index = 0;
        while(index < more){
            if (arr[index] < target) {
                swap(arr, ++less, index++);
            }else if (arr[index] > target) {
                swap(arr, index, --more);
            }else{
                index++;
            }
        }
        return new int[]{less + 1, more - 1};
    }

    private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }
    public static void printArray(int[] arr) {
        for (int i = 0; i != arr.length; i++) {
            System.out.print(arr[i] + " ");
        }
        System.out.println();
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 6, 9, 1, 3, 1, 2, 2, 5, 6, 1, 3, 5, 9, 7, 2, 5, 6, 1, 9 };
        // sorted : { 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 9, 9, 9 }
//        printArray(getMinKNumsByHeap(arr, 10));
        printArray(getMinKNumByBFPRT(arr, 10));

    }
}
